Milline on kliendiuuringute hea vastamise määr?
#000000
Üks levinumaid küsimusi mida meilt küsitakse on: millist küsitluste vastuste osakaalu ma võin oodata?
#000001
Kui selle kohta veidi veebist uurite, leiate tavaliselt päris erinevaid vastuseid milline on uuringu “hea” või “keskmine” vastamise määr. Vastusemäärad määratakse tavaliselt konkreetse jaotuskanali või uuringu tüübi järgi:
#000002
Kõigi küsitluskanalite, sealhulgas isikliku ja digitaalse, keskmine vastamisprotsent on 33% (SurveyAnyplace, 2018)
>20% on Soovitusindeksi uuringute jaoks hea uuringu vastuste määr (Genroe, 2019)
Realistlik vastamise määr on vahemikus 5–30%
#000003
Mis on uuringu vastuste määr ja kuidas seda arvutatakse?
#000004
Teie küsitlusele vastamise määr on teie küsitlusele vastanud inimeste protsent. Oletame, et küsitlete 1000 inimest ja vastate 150 inimest – teie küsitlusele vastamise määr oleks sellisel juhul 15%.
#000005
Milline on hea küsitlusele vastamise määr? Võrdlusuuringud meie 2020. aasta andmetest
#000006
Võib-olla mõtlete siinkohal: “Kas COVID-19 ei ole 2020. aasta reageerimisprotsendile negatiivset mõju avaldanud?”. Kui võrdlesime 2019. aasta andmeid, ei olnud reageerimisprotsentides tegelikult palju erinevusi.
#000007
Oleme näinud et ettevõtted, kes pidid pandeemia ajal pausi pidama või äritegevust kokku tõmbama, piirasid ka oma tagasisideprogrammide ulatust. Teenuseid saanud kliendid vastasid tagasisideküsitlustele aga endiselt sarnases mahus.
#000008
Seetõttu otsustasime, et 2020. aasta värskeid andmeid on kõige kasulikum jagada. Paljud 2020. aastat mõjutanud tegurid on ka 2021. aastal endiselt jõus.
#000009
Siin on Survease kasutajate vastamisprotsendi keskmised erinevates uuringu levitamiskanalites.
#000010
Mis põhjustab vastuste määrade suuri erinevusi?
#000011
Teie küsitluse reageerimisprotsendi suurust võivad mõjutada väga erinevad tegurid, kõige olulisem neist on see, kui seotud on vastajaskond teie brändiga. Uuringu vastuste määr võib erineda ka järgmiselt:
#000012
Valdkond: B2B vs B2C, on tõenäoline, et B2B uuringu vastuseid tuleb rohkem kui B2C
Vastajate demograafiline profiil: nooremad kliendid võivad reageerida suurema tõenäosusega kui üle 65-aastased, eriti kui kasutate digitaalse küsitluse tööriistu
Sisemised töötajate uuringud vs välised kliendiuuringud. Töötajate küsitluste vastuste määr on reeglina kõrgem
Kas küsitluse täitmiseks pakutakse stiimulit? Näiteks vastajate vahelised loosimised või sooduskoodid
#000013
Kas küsitluse täitmiseks pakutakse stiimulit? Näiteks vastajate vahelised loosimised või sooduskoodid
#000014
Ajastusel võib olla teie küsitlusele vastamise määras palju suurem roll, kui võite arvata. Sündmusepõhiste uuringute puhul on värskus peamine vastuse määrade mõjutaja.
#000015
Näiteks tehnilise toe uuringu saatmine 24 tundi pärast suhtlust, võrreldes uuringu saatmisega 7 päeva pärast, annab tõenäoliselt paremaid tulemusi. Kliendid teavad, miks te ühendust võtate ja nende kogemus on tagasiside jätmiseks piisavalt värske.
#000016
Et arutelu hetkeks vastamismääradest kõrvale viia, vaatame suuremat pilti: kas ja millist mõju avaldab vastamise protsent teie kliendiprogrammile?
#000017
Kui oluline on uuringu vastuste määr?
#000018
Küsimus uuringu vastuste määra olulisuse kohta on tihedalt seotud statistiliste parimate tavadega uuringu valimi suuruse osas – kui palju tagasisidet vajate, et oma vaatajaskonnast täpselt aru saada? Mida rohkem tagasisidet teil on, seda parem, eks?
#000019
Mitte päris. See, kui suudate suurendada teie küsitlusele vastavate inimeste arvu, ei tähenda, et saadud tagasiside esindaks teie jaoks kõige olulisemaid kliente.
#000020
Vastuste määrade üle muretsemisel on teoreetiline kindel aluspõhi. Te ei saa teha järeldusi suurema grupi kohta, kui inimesed sellest grupist teiega ei räägi. Enamik meie statistikat ja veamarginaalid eeldavad, et meil on teavet juhusliku valimi igalt liikmelt.
#000021
Kuid enamiku uuringute tegelikkus on see, et vastuste protsent pole just eriti kõrge. Ja siiski on meie leiud endiselt täpsed ja on tõendeid ka selle kohta, et mõnikord annavad madalamad määrad meile täpsemaid tulemusi. Põhjus? Tähtis pole mitte see, kui palju inimesi küsitlusele vastab, vaid see, kui esindatud nad on gruppides, kuhu nad kuuluvad.
#000022
Kuidas kasutada uuringuid kliendikogemuse parandamiseks
#000023
Tutvustame QR koodi võimalusi tagasiside kogumiseks.
#000024